에샨 자야만네, 크레인 설립자 및 최고경영자 – 인터뷰 시리즈

에샨 자야만네, 크레인의 설립자이자 최고경영자는 건설 산업의 전문 지식과 엔지니어링, 분석, 기술 배경을 결합합니다. 크레인을 2023년에 설립하기 전에 그는 마이크로소프트, 체번, UCSF, 캘트랜스 등 조직을 위한 주요 프로젝트에서 생산성 개선, 공급망 최적화, 린 건설, 운영 효율성에 중점을 두고 일했습니다. 복잡한 건설 프로젝트를 관리하는 그의 경험은 산업의 지속적인 조정 및 조달 과제를 노출시켜 더 나은 의사 결정을 내리고 비용이 많이 드는 지연을 줄이는 데 도움이 되는 기술을 구축하도록 영감을 주었습니다.

크레인은 건설 공급망을 개선하기 위해 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 재료 추적, 공급자 관리, 위험 식별, 청구서 조정과 같은 작업을 자동화하기 위해 AI 에이전트를 사용하여 건설 팀이 지연을 줄이고 효율성을 개선하도록 도와줍니다. 데이터 센터, 의료 시설, 인프라 개발과 같은 대규모 프로젝트에 중점을 두고 크레인은 건설 산업에서 가장 분산되고 데이터 집약적인 워크플로우 중 하나를 현대화하는 것을 목표로 합니다.

건설 엔지니어링, 생산 분석, 프로젝트 최적화, 대규모 인프라 프로젝트와 같은 분야에서 수년간 일한 후 크레인을 설립했습니다. 조달 지연, 재료 추적 문제, 분산된 워크플로우가 주요 프로젝트에 미치는 영향을 직접적으로 목격한 후, 건설 산업이 수십 년 동안 어려움을 겪었던 문제를 해결할 수 있는 AI의 구체적인 순간은 무엇입니까?

私は複雑한 에너지, 인프라, 데이터 센터 프로젝트를 포함하여 마이크로소프트와 체번과 같은 회사들을 위한 프로젝트를 이끌었습니다. 프로젝트의 크기와 상관없이 동일한 과제를 계속해서 목격했습니다. 팀은 서브밋을 처리해야 했고, 재료는 늦게 릴리스되었으며, 배달은 제대로 조정되지 않았습니다. 이것은 비용이 많이 드는 지연을 초래했습니다.

AI가 차이를 만들어낼 수 있다는 것을 깨달았을 때는 건설 업무가 여전히 분리된 스프레드시트, 이메일, 전화 통화로 관리되고 있다는 것을 보았을 때였습니다. 건설 팀은 전문 지식이 부족한 것이 아니었습니다. 그들은 정보를 추적하는 데 너무 많은 시간을 보냈습니다.

최근의 AI 진보로 건설 사양, 도면, 일정, 조달 기록을 읽고 전통적으로 많은 수동 노력이 필요한 조정 작업의 많은 부분을 자동화할 수 있게 되었습니다. 그 때가 AI가 프로젝트 팀의 작업 부담을 줄이고 건설에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 도와줄 수 있다는 것을 깨달았습니다.

그 아이디어는 궁극적으로 크레인이 되었습니다. 오늘날 플랫폼은 북미에 걸쳐 170억 달러 이상의 건설 프로젝트를 관리하며 최근 900만 달러의 시드 라운드를 조달하여 AI 네이티브 건설 운영 팀을 확장하기 위해 계속 노력하고 있습니다.

건설은 역사적으로 금융 및 소프트웨어와 같은 산업보다 기술을 채택하는 데 뒤처져 왔습니다. 현재의 AI 波는 왜 다른가, 그리고 산업은 왜 더 자율적인 시스템을 준비했는지 믿는지 설명해 주십시오.

산업은 두 가지 과제를 동시에 직면하고 있습니다. 프로젝트의 복잡성 증가와 노동력 부족입니다. 데이터 센터, 의료 시설, 기타 대규모 프로젝트의 수요와 복잡성이 건설 공급망에 이전과 같은 압력을 가하고 있습니다.同時에, 경험豊富한 전문가들은 더 빠르게 은퇴하고 있습니다.

ChatGPT와 같은 도구는 실제로 AI가 무엇을 할 수 있는지 실용적이고 사용자 친화적인 방식으로 보여주었습니다. 이는 기술을 더 접근하기 쉽고 산업별 AI 솔루션의 채택을 가속화했습니다.

오늘날 건설 팀은 더 큰 프로젝트를 더 복잡하고 오류 허용 범위가 적은 상태에서 관리해야 하며 변동성이 크고 예측하기 어려운 공급망을 관리해야 합니다. đó가 AI에 대한 관심이 많은 이유입니다. 산업은 기술을 기술의 sake를 위해 채택하지 않습니다. 팀이 복잡성을 관리하고, 가시성을 유지하며, 프로젝트를 진행하는 데 도움이 되는 실용적인 방법을 찾고 있습니다.

크레인은 건설 공급망을 관리하기 위한 AI 네이티브 플랫폼이라고 설명합니다. 현재 조달, 서브밋, 배달, 공급자 조정에서 존재하는 가장 큰 비효율성은 무엇이며, 산업 외的人들은 무엇을 모르는가?

대부분의 사람들은 건설 조달이 여전히 스프레드시트, 이메일, 전화 통화, 수동 후속 조치를 통해 진행된다는 사실에 놀랄 것입니다. 대규모 프로젝트는 수백 개의 재료, 수십 개의 공급자, 수천 개의 문서,不断으로 변경되는 일정과 함께 진행되지만, 많은 조달 결정은 여전히 공급자 추정, 역사적 경험, 시장 조건에 대한 가정에 근거합니다.

크레인에서 실행 중인 프로젝트를 살펴보면, 대부분의 가장 비용이 많이 드는 일정 지연과 예산 초과는 조달 결정에서 기인한 것으로 나타났습니다. 과제는 위험을 조달 결정 이전에 식별하는 것이었습니다.

우리의 데이터에 따르면 조달 위험은 프로젝트 일정에 나타나기 47일 전에 평균적으로 발생했습니다. 이는 팀이 위험에 노출되는 기간이 47일이라는 것을 의미합니다.

그것이 바로 우리가 Procurement OS를 출시한 이유입니다. 크레인의 새로운 Procurement OS 모듈은 실시간 공급망 지능을 조달 워크플로우에 직접 가져옵니다. 크레인이 이미 170억 달러 이상의 건설 프로젝트를 관리하고 있기 때문에 실제 리드 타임, 공급자 성과, 서브밋 사이클 타임, 재료 가용성을 캡처할 수 있습니다.

Procurement OS는 프로젝트 사양에서 임계 재료를 자동으로 식별하고, 실시간 리드 타임을 벤치마크하고, 공급자의 성과에 따라 점수를 매기고, 수주되기 전에 입찰을 검토합니다. 우리는 조달을 가정에서 증거로 옮기고 있습니다.

많은 AI 회사들은 통찰력을 생성하는 데 중점을 두고 있습니다. 크레인은 실행 가능한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트로 이동하는 것으로 보입니다. 건설 워크플로우 내에서 AI의 역할이 어떻게 진화할 것으로 보는지 설명해 주십시오.

우리는 건설에서 AI의 다음 진화를 정보를 제공하는 것에서 작업을 실행하는 것으로 이동하는 것으로 믿습니다. 건설 프로젝트는 엄청난 양의 데이터를 생성하지만, 문제를 식별하는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 팀은 여전히 공급자를 조정하고, 리드 타임을 확인하고, 서브밋을 관리하며, 재료를 이동해야 합니다.

그것이 우리가 AI 건설 크루를 구축한 이유입니다. 각 에이전트는 재료 워크플로우의 특정 부분을 소유합니다.

• 밀로는 사양, 도면, 일정표를 완전한 서브밋 및 조달 로그로 변환합니다.
• 알로는 분리된 일정, 서브밋, 조달 로그를 하나의 시스템으로 연결하고, 전건설 팀을 위한 조달 전략을 제공합니다.
• 체이스는 서브밋, 리드 타임, 재료 상태를 확인하기 위해 거래 파트너와 협조합니다.
• 라나는 서브밋 템플릿과 QC를 생성하여 GC와 거래 파트너가 서브밋 패키지를 개선하고 시간에 맞게 제출할 수 있도록 합니다.
• 리오는 배달 일정과 충돌을 자동화하고, 장비 사용을 분석합니다.
• 테오는 조달 프로세스를 자동화하고, 견적 비교, RFP 생성, 배달까지 관리합니다.

인간은 여전히 중요한 결정들을 내립니다. 그러나 AI는 역사적으로 프로젝트 팀의 하루를 소모하는 작업을 처리합니다.

데이터 센터는 크레인의 주요 초점 영역 중 하나가 되었습니다. AI 수요가 글로벌 디지털 인프라 건설 붐을 주도하면서, 어떤 새로운 공급망 과제가 전통적인 프로젝트 관리 도구가 처리하기 어려운 과제가 되는가?

데이터 센터는 전통적인 조달 프로세스의 한계를 노출시키고 있습니다.

이 시설을 구동하는 많은 임계 구성 요소는 매우 긴 리드 타임을 가지고 있습니다. 전력 변압기는 3~5년이 걸릴 수 있으며, 중전압 스위치 기어는 60주를 초과할 수 있습니다. 동시에, 전기 및 기계 장비는 프로젝트의 보장 최대 가격의 75%를 차지할 수 있으므로 조달 결정은 엄청난 재정적 결과를 초래할 수 있습니다.

전통적인 프로젝트 관리 도구는 이미 결정된 후의 프로젝트 상태를 추적하도록 설계되었습니다. 공급자 성과, 리드 타임의 변경, 공급망 제약에 대한 실시간 가시성을 제공하지 않습니다.

Procurement OS는 이러한 과제를 해결합니다. 활성 프로젝트에서 실시간 공급망 데이터를 활용하여 팀은 오늘의 시장 상황에 따라 조달 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 에이전트에 대한 가장 큰 우려 사항 중 하나는 신뢰입니다. 건설에서 지연 또는 오류가 수백만 달러의 결과를 초래할 수 있는 경우, 어떻게 자동화를 인간의 감시와 균형을 유지합니까?

신뢰는 중요합니다. 건설 결정은 실제 일정과 예산 결과를 초래합니다.

우리의 철학은 AI가 조정을 처리해야 하고, 인간은 판단과 의사 결정에 책임을 지야 한다는 것입니다. 크레인에서 모든 AI 작업에는 신뢰도 점수가 포함되며, 중요한 결정은 인간의 승인이 필요하며, 활동은 감사 로그를 통해 기록됩니다. 이는 팀이 시스템이 무엇을 하는지 그리고 왜 하는지에 대한 가시성을 제공합니다.

신뢰의 다른 측면은 결과입니다. 우리의 포트폴리오에서 크레인은 작업장에 도달하기 전에 2,000개 이상의 공급망 위험을 추적했으며, 고객이 92%의 시간에 맞춰 배달을 달성하도록 도왔습니다. 팀이 일관되게 위험을 더 일찍 식별하고, 조정이 더 빠르게 진행된 것을 볼 때, 신뢰는 자연스럽게 따라옵니다.

건설 프로젝트는 종종 수십 명의 계약자, 하도급자, 공급자, 이해관계자가 분리된 시스템에 걸쳐 작업합니다. 단일의 진실을 생성하는 것이 얼마나 어려운지, 그리고 AI가 이를 가능하게 하는데 어떤 역할을 하는지 설명해 주십시오.

それは建設業で最も難しい課題の1つです。

평균 프로젝트는 여러 이해관계자와 시스템에 걸쳐 정보가 분산됩니다. 일반 계약자, 하도급자, 소유자, 공급자, 컨설턴트는 모두 다른 데이터 소스를 사용하여 작업하고 있습니다. 이는 갭, 상충되는 정보, 지연을 생성합니다.

AI는 이러한 환경에서 정보를 연결하고 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 크레인은 일정, 도면, 조달 로그, 서브밋, 배달, 공급자 커뮤니케이션을 하나의 환경으로 가져옵니다. 팀은 프로젝트의 현재 상태를 실시간으로 볼 수 있습니다.

모든 사람이 동일한 정보에서 작업할 때, 팀은 프로젝트 전반에 걸쳐 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 조직은 프로젝트에서 배우고, 다음 프로젝트에 적용할 수 있습니다. 역사적으로, 이러한 지식은 스프레드시트, 이메일, 개인의 경험에 존재했습니다. 크레인은 공급망 데이터를 프로젝트에 걸쳐 캡처하고 구조화하여 팀이 더 나은 조달 및 계획 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

크레인은 산업에서 이미 사용 중인 플랫폼과 통합하는 반면, 일부는 건설을 위한 완전히 새로운 운영 체제를 시도합니다. 건설 AI의 미래는 기존 소프트웨어 생태계의 보완인지, 아니면 건설을 위한 완전히 새로운 운영 체제인지 믿는지 설명해 주십시오.

근시적으로 보완이 필수적입니다.

건설 회사들은 Autodesk, Procore, Microsoft (MSFT ) Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint, Oracle Primavera P6와 같은 플랫폼에大量으로 투자했습니다. 이러한 시스템을 대체하도록 요청하는 것은 현실적이지 않으며, 사실 필요하지도 않습니다.

우리의 접근 방식은 팀이 이미 사용 중인 도구와 통합하여 그들 위에 연결된 계층을 만드는 것입니다. 이는 고객이 익숙한 워크플로우 내에서 계속 작업할 수 있도록 하면서 AI 기반의 조달, 재료 관리, 공급망 조정을 활용할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라, 우리는 더 많은 AI 네이티브 시스템을 보게 될 것입니다. 그러나 성공하는 회사는 건설 기술 생태계의 더 넓은 범위에 자연스럽게 적응하는 회사들이 될 것입니다. 고객에게 새로 시작하도록 강요하는 것보다 말입니다.

더 넓은 AI 산업은 에이전트 워크플로우로 빠르게 이동하고 있습니다. 건설에서 실제 실행과 물류가 디지털 워크플로우와 같은 중요성을 가지는 환경에서 AI 에이전트를 배치하는 것에 대한 교훈은 다른 산업이 무엇을 배울 수 있나요?

한 가지 교훈은 AI가 운영 데이터에 연결될 때 훨씬 더 가치가 있다는 것입니다.

Procurement OS는 이론적인 모델에 기반을 두지 않고 실제 활성 프로젝트에서 재료의 이동에 기반을 두고 있습니다. 크레인에서 이루어지는 모든 AI 작업은 데이터를 생성하여 미래의 프로젝트 실행을 개선합니다.

우리는 건설에서뿐만 아니라 의료 시스템, 대형 계약자, UCSF Health, Juneau Construction과 같은 고객에게도 이것이 공鳴한다는 것을 보았습니다. 그들은 단순히 통찰력을 생성하는 AI를 찾지 않습니다. 팀이 더 나은 결정을 내리고 작업을 더 효율적으로 실행하는 데 도움이 되는 시스템을 찾고 있습니다.

5년 후를 내다보면, 완전히 AI 조정된 건설 프로젝트는 어떤 모습일까요? 어떤 결정은 여전히 인간에게 속하고, 어떤 부분의 프로젝트 실행은 지능형 시스템이 자율적으로 관리할 것으로 예상하나요?

私は건설 공급망에 걸쳐서 AI가 깊숙이 내재화될 것으로 믿습니다.

반복적이고 행정적인 작업은 점점 더 자동화될 것입니다.

우리는 이미 Procurement OS와 AI 건설 크루로 그 방향으로 이동하고 있습니다. 비전은 프로젝트에서 배우고, 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 시스템입니다.

그러나 건설은 항상 사람들의 사업이 될 것입니다. 프로젝트 전략, 이해관계자 관리, 상업적 협상, 주요 거래 오프 결정은 여전히 인간의 판단과 경험을 필요로 할 것입니다. AI는 더 많은 운영 부담을 처리할 것입니다. 그러나 사람들은 리더십, 관계, 의사 결정을 중점으로 할 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 크레인을 방문할 수 있습니다.